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<publisher-name><![CDATA[Carrera de Ciencias de la Comunicación Social - Universidada Católica Boliviana San Pablo Cochabamba]]></publisher-name>
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</front><body><![CDATA[ <p><font size="2" face="Verdana">ARTICULO</font></p>     <p align="center"><font size="4" face="Verdana"><b>POBLACIÓN MUESTRA Y MUESTREO</b></font></p>     <p align="center"><b><font size="3" face="Verdana">Pedro Luis López</font></b></p>     <p align="center"><b><font size="2" face="Verdana"><a href="mailto:lopezp@ucbcba.edu.bo">lopezp@ucbcba.edu.bo</a> Comunicador Social Docente UCB-Cbba.</font></b></p> <hr>     <p><font size="2" face="Verdana">Uno de los puntos que más a conflictuado a los comunicadores es el   identificar cuánto es la población y cuánto la muestra, y el determinar los   criterios que serán usados para seleccionar a los componentes de la muestra.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Todas las ciencias hacen uso del muestreo. Para algunos el objeto   de estudio es la población, para otros, como los agrónomos serán los árboles   frutales, parcelas o para los médicos la muestra son pacientes con determinados   síntomas patológicos; para los comunicadores la población de estudio no sólo   son personas sino también videos, películas, artículos de prensa, programas de   radio, programas de televisión, cartillas informativas y otros.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">En esta parte de la revista se tratará de comprender y diferenciar   los conceptos importantes de población, muestra y muestreo. En muchas investigaciones   el tamaño de la población es grande y no es posible analizarla en su totalidad   por los costos elevados que demandaría, ¿se imaginan una población de 10 mil   persona? ¿se podrá hacer 10 mil encuestas?, ¿ cuánto dinero gastaría?, está   fuera del presupuesto para un estudiante de comunicación. La muestra y el   muestreo permite estudiar sólo una parte de ella que va ser representativa al   resto de la población, al final poder generalizar los resultados a toda la   población.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Los conceptos básicos que uno debe aprender y diferenciar:</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">a)&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Población. Es el   conjunto de personas u objetos de los que se desea conocer algo en una   investigación. &quot;El universo o población puede estar constituido por   personas, animales, registros médicos, los nacimientos, las muestras de laboratorio,   los accidentes viales entre otros&quot;. (PINEDA et al 1994:108) En nuestro   campo pueden ser artículos de prensa, editoriales, películas, videos, novelas,   series de televisión, programas radiales y por supuesto personas.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">b)&nbsp;&nbsp;   Muestra. Es un   subconjunto o parte del universo o población en que se llevará a cabo la   investigación. Hay procedimientos para obtener la cantidad de los componentes   de la muestra como fórmulas, lógica y otros que se vera más adelante. La muestra es una parte   representativa de la población.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana">c)&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Muestreo. Es el método   utilizado para seleccionar a los componentes de la muestra del total de la   población. &quot;Consiste en un conjunto de reglas, procedimientos y criterios   mediante los cuales se selecciona un conjunto de elementos de una población que   representan lo que sucede en toda esa población&quot;.(MATA et al, 1997:19)</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">El realizar el diseño muestral es importante porque: a) Permite   que el estudio se realice en menor tiempo. b) Se incurre en menos gastos. c)   Posibilita profundizar en el análisis de las variables. d) Permite tener mayor   control de las variables a estudiar.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Otro aspecto que genera gran inquietud en los investigadores es el   tamaño de la muestra que se desarrollará a continuación.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">1.   Tamaño de   la muestra</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">La tendencia de los investigadores de la comunicación es querer   aplicar una fórmula que les indique cuál será el número de personas a encuestar   o a entrevistar. Lo que se hará en esta parte es ver algunas consideraciones   para que el investigador tome en cuenta:</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Según Fisher citado por Pineda et al, el tamaño de la muestra debe   definirse partiendo de dos criterios: 1) De los recursos disponibles y de los   requerimientos que tenga el análisis de la investigación. Por tanto, una   recomendación es tomar la muestra mayor posible, mientras más grande y   representativa sea la muestra, menor será el error de la muestra.   (Cfr.:1994,112)</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">2) Otro aspecto a considerar es la lógica que tiene el   investigador para seleccionar la muestra &quot;por ejemplo si se tiene una   población de 100 individuos habrá que tomar por lo menos el 30% para no tener   menos de 30 casos, que es lo mínimo recomendado para no caer en la categoría de   muestra pequeña. Pero si la población fuere 50.000 individuos una muestra del   30 % representará 15.000; 10% serán 5.000 y el 1% dará una muestra de 500. en   este caso es evidente que una muestra de 1% o menos será la adecuada para   cualquier tipo de análisis que se debe realizar&quot;. (PINEDA et al 1994:112)</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Otros elementos que se consideran también para el tamaño de la   muestra son fórmulas estadísticas de las cuales sólo se desarrollará una de las   más fáciles de aplicar en el estudio de la comunicación. Pero antes, se debe   aclarar que las fórmulas dependen básicamente del margen de error,   confiabilidad y la probabilidad.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Por ejemplo, si se usa un margen de error del 5%, este margen   representa el grado de precisión que se tiene en la generalización. Quiere   decir que los resultados obtenidos en la muestra van a tener una precisión de   +-5%. Si al procesar las encuestas se advierte que el 65% de las personas encuestadas   escucha una determinada radio, ese dato en la generalización se puede   interpretar que de toda la población, puede ser que un 60% o un 70% de las   personas escuchan esa emisora. A esa posibilidad de que la afirmación sea   correcta se llama confiabilidad. Y la probabilidad es que cualquier elemento de   la población tenga la misma posibilidad de ser elegido para integrar la muestra   que se elaborara. (CFR.:MATA et al,1997)</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">La fórmula es:</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana"><img border=0 width=103 height=31 id="Imagen 2" src="/img/revistas/rpc/v09n08/v09n08a12-image001.gif"></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">m= muestra</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">N= Población o universo</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">K= margen de error (puede ser 10%, 5%, 2%) para la fórmula, el   porcentaje a usar debe ser expresado en decimales.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">El hecho de que una muestra sea grande no necesariamente cumple   con el requisito de representatividad pues esta cualidad depende de muchos   factores y no sólo del tamaño, sino del diseño del muestreo de cómo se   seleccionará a los componentes de la muestra.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">2.   Tipos de   muestreo</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Se dividen en dos grupos, el probabilístico y el no   probabilístico. 2.1 Muestreo probabilístico</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Es el método más recomendable si se está haciendo una investigación   cuantitativa porque todos los componentes de la población tienen la misma   posibilidad de ser seleccionados para la muestra. &quot;Cada uno de los   elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser   seleccionados&quot;. (PINEDA et al 1994:114)</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Se divide en :</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">a)Muestreo probabilístico aleatorio simple</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana">Este método es uno de los más sencillos de aplicar, se caracteriza   porque cada unidad que compone la población tiene la misma posibilidad de ser   seleccionado. Este método también se lo conoce como sorteo, rifa o la tómbola.   Para proceder con la selección de los componentes de la muestra se siguen los   siguientes pasos.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">1.   Indentificar y definir   la población.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">2.   Realizar el listado de   cada una de las unidades de la población.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">3.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Proceder a calcular la   muestra.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">4.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Asignar un número a   cada uno de los componentes de la población anotando en una ficha, cartón o   bolillo; luego colóquelos en una bolsa o cajón.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">5.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Extraiga una por una   las unidades correspondientes de acuerdo a la cantidad total del tamaño de la   muestra. Cada ficha, cartón o bolillo extraído será componente de la muestra.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">6.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Siga con el mismo   procedimiento hasta completar la cantidad que se seleccionó en la muestra.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Una desventaja de este procedimiento es que no puede ser utilizado   en una población grande, solo es aplicable cuando la población es pequeña.   (Cfr. PINEDA et al 1994)</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">b) Muestreo probabilístico aleatorio mediante la tabla de números   aleatorios</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Otro método utilizado es la tabla de números aleatorios para   seleccionar a los componentes de la muestra. El procedimiento es el siguiente:</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana">1.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Identifique y defina   la población.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">2.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Realice el listado de   cada una de las unidades de la población.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">3.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Proceda a calcular la   muestra.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">4.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Asegúrese que cada una   de las unidades de la población esté enumerada.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">5.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Determine el orden en   que hará uso de la tabla, columna, la fila y la dirección en que se iniciará el   procedimiento de selección de los componentes de la muestra.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">6.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Proceda a la selección   de las unidades de la población que formarán la muestra., si hay repetición de   números serán descartados y sustituidos por otros.(ver tabla de números   aleatorios)</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">7.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Si en la columna que   se empezó no alcanza para completar el total de la muestra se elegirá las   siguientes columnas hasta lograr el total de componentes de la muestra.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">8.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Puede seleccionar un   número mayor al total del tamaño de la muestra, esto para los casos en que sea   necesario la sustitución de unidades no accesible en el momento de la   recolección de datos.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Para ejemplificar el paso 5 y 6, considerando la muestra de 100 de   una población de 500, y si se ha decidido iniciar con las columnas 10,11,12 y   la fila 1, el primer número muestra será 486, el segundo 88 y el tercero 189.   los números 858,608 y 576 se han eliminado porque sobrepasan a 500. (CFR.:   PINEDA et al,1994). Ver página 74.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">c)Muestreo probabilístico sistemático</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana">Este procedimiento se realiza a través del cálculo del intérvalo   que regirá la selección de los componentes de la muestra. &quot;Algunos   investigadores lo consideran como técnica importante para realizar   investigaciones sobre problemas sociales de gran magnitud&quot;. (TORRES,   1997:189)</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Este tipo de muestreo se utiliza cuando el tamaño de la población   es grande y la tabla de números aleatorios no es suficiente para contar esa   población. También es usado en poblaciones pequeñas donde la selección   sistemática facilita la identificación de los componentes de la muestra.El   procedimiento es el siguiente:</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">1.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Identifique y defina   la población.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">2.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Realice el cálculo de   la muestra</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">3.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Asegurese de que cada   uno de los componentes de la población esté enumerada.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">4.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Proceda al cálculo del   intérvalo numérico que servirá de base para la selección de la muestra. Este se   calcula dividiendo (N/m) el total de la población (N) por la muestra (m).</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Este tipo de muestreo es menos costoso y requiere de menos tiempo   que los otros.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Por ejemplo si la población son 500 personas(N), la muestra   100(m): N/m realizamos la división reemplazando la fórmula 500/100 es igual a   5; este número será el intérvalo para la selección de cada unidad muestral.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Tabla de números aleatorios</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana"><img border=0 width=443 height=43 id="Imagen 4" src="/img/revistas/rpc/v09n08/v09n08a12-image002.gif"></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana"><img border=0 width=447 height=493 id="Imagen 6" src="/img/revistas/rpc/v09n08/v09n08a12-image003.gif"></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Fuente: PINEDA et al 1994: 116 citando a Bradford y Austin.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">5 .Sortee un número del uno al cinco (intérvalo) por la que se   iniciará la selección de los componentes de la muestra.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">6. Proceda a conformar la muestra. Si sorteo del uno al cinco   resultara el número 4 y dado que el número de intérvalo es 5, la primera unidad   seleccionada será 4 y el siguiente sumando 5, será 9,14,19 y así sucesivamente   hasta completar los 100 elementos que componen la muestra.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">d) Muestreo probabilístico estratificado</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Este tipo de muestreo se caracteriza por la división de la   población en subgrupos o estratos debido a que las variables que deben   someterse a estudio en la población presentan cierta variabilidad o   distribución conocida que es necesario tomar en cuenta para extraer la muestra.   Por ejemplo, si se desea tomar una muestra de una población que gusta de las   novelas mexicanas donde el 15 % representa a los varones, el 85% representa a   las mujeres, se mantendrá la proporción, por cada 15 varones, se incluirán 85   mujeres.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">El muestreo estratificado busca respetar para la muestra esa   distribución de la población. &quot;La ventaja de este procedimiento es que se   reduce posibles desbalances, (la posibilidad de que en la muestra de nuestro   poblado, salgan seleccionados más hombres que mujeres, o más personas de una   edad que los debidos&quot;. (MATA, 1997:47)</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Es proceso que se sigue es el siguiente:</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">1.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Identifique y defina   la población.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">2.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Calcule la   muestra.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana">3.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Determine los   subgrupos o estratos en que se dividirá la población, según la variable que se   está estudiando.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">4.&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Aseguresé de contar   con las listas de los componentes de cada estratos identificado.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">5.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Calcule el porcentaje   de la muestra de la población. Si se toma el ejemplo anterior, usado en el   sistemático, la población (500) será el 100% la muestra (100) calculando por la   regla de tres representará el 20%.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">6.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Una vez que se calculó   el porcentaje de la muestra, se calcula proporcionalmente el mismo porcentaje   en números de cada estrato identificado, es decir, si el primer estrato tiene   180 personas, el 20% será 36 personas. De las 180 que compone el estrato se   seleccionará 36 empleando cualquier procedimiento descrito en el aleatorio y el   sistemático. El   mismo procedimiento se realizará con los demás estratos.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">e) Muestreo probabilístico conglomerado</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Este tipo de muestreo se usa en particular cuando no se dispone de   una lista detallada y enumerada de cada una de las unidades que conforman la   población y resulta muy complejo elaborarla. Se denomina conglomerado porque la   población es agrupada en conjuntos, manzanos, bloques, áreas, zonas, etc. No es   lo mismo que el estratificado porque en este procedimiento se agrupa según las   variables a estudiar y se puede identificar exactamente a la población.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">El muestreo conglomerado es conocido también por racimos. El   procedimiento es el siguiente:</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">1.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;   El proceso se inicia   definiendo los conglomerados que componen la población Ej. Manzanos.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">2.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Se selecciona los   subconjuntos a estudiar y se realizan listados de los componentes del   conglomerado. Ej.   Número de casas por manzano</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">3.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Se procede a calcular   la muestra de las casas.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana">4.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Se procede a   identificar a los componentes de la muestra que será tomada en cuenta para el   estudio, es decir, si el estudio son personas de 15 a 25 años, se procede a   identificar cuantas personas existirán entre esas edades en cada casa   seleccionada.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">5.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Se procede con la   recolección de datos hasta completar la muestra. 2.2 Muestro no probabilístico</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">En este tipo de muestreo, todas las unidades que componen la   población no tiene la misma posibilidad de ser seleccionada &quot;también es   conocido como muestreo por conveniencia, no es aleatorio, razón por la que se   desconoce la probabilidad de selección de cada unidad o elemento de la   población&quot;. (PINEDA   et al 1994: 119) Se dividen en tres grupos:</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">a)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Intencional o   deliberado. El investigador decide según los objetivos, los elementos que   integrarán la muestra, considerando aquellas unidades supuestamente típicas de   la población que se desea conocer. El investigador decide qué unidades   integrarán la muestra de acuerdo a su percepción. Ejemplo, encuestar a   estudiantes que ven un determinado programa televisivo y acudir a un grupo   claramente identificado con esta serie o programa de televisión.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">b)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Accidentales o por   comodidad. El investigador acomoda su investigación de acuerdo a los criterios   que tiene para su investigación, es decir, si su objeto de estudio son niños   que ven un determinado programa infantil de televisión, el investigador en   lugar de elegir una zona de estudio elige un espacio donde se reúnan los niños,   ejemplo, un jardín de infantes, un parque infantil, una escuela, etc.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">c)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Por cuota. Consiste en   que el investigador selecciona la muestra considerando algunos fenómenos o   variables a estudiar como sexo, raza, religión, áreas de trabajo, etc. El paso   inicial consiste en determinar la cantidad o cuota de sujetos de estudio a   incluirse y que poseen las características indicadas. Por ejemplo, en una   encuesta a jóvenes que ven un determinado programa de televisión, el   encuestador procederá al llenado de las boletas hasta cumplir la cuota   asignada, no importa la zona ni la forma de selección de las personas lo   importante es cumplir con la cuota asignada.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Antes de entrar a desarrollar consideraciones para el muestreo en   investigaciones cualitativas, se debe recomendar no utilizar el muestro no   probabilístico en investigaciones cuantitativas, porque no permite calcular el   error de la muestra.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">3. Consideraciones especiales para la investigación cualitativa</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">En las investigaciones cuantitativas, lo que hace el investigador   en comunicación social es escoger una población, sacar la muestra, proceder al   muestreo probabilístico, siempre cuidando de que sea representativa a toda la   población. En la investigación cualitativa, &quot;la lógica de la muestra se   basa en estudiar a profundidad algo a fin de que sea válido. Usualmente esto se   hace en pocos casos seleccionados en forma intencionada&quot;. (PINEDA et al,   1994:120)</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">Para los comunicadores sociales que hacen investigación   cualitativa se recomienda algunos criterios:</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana">a)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Muestreo de casos   extremos o inusuales. El escoger casos con cualidades especiales o diferentes a   las del grupo en general, en algunas circunstancias puede ser de gran utilidad   para conocer a fondo ciertos temas. Por ejemplo, estudiar un grupo específico de   seguidores de series de televisión, radiales, grupos musicales, grupos de   teatro u otros. Es   decir, grupos con determinadas características.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">b)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Muestreo de máxima   variabilidad. En la muestra se incluyen las diferentes posibilidades de las   variables más importantes. Por ejemplo, si se está realizando un estudio de   audiencia de un programa radial destinado a todos los sectores de la población,   se estima que en la extracción de los casos habría que incluir grupos del área   urbana, otros del área rural y unos del área semi-urbana.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">c)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Muestreo estratificado   intencionado. Al igual que el muestreo estratificado utilizado en la   investigación cuantitativa, esta estrategia consiste en tomar los casos   agrupados según alguna característica. La diferencia es que en este caso, una   vez escogidos los estratos, los casos no se seleccionan en forma aleatoria sino   intencionalmente, de acuerdo a las necesidades de la investigación.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">d)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Muestreo por   criterios. En este tipo de muestreo, primero se elaboran algunos criterios que   los casos deben cumplir; luego se escogen aplicando dichos criterios. Por   ejemplo, en una investigación de audiencia de un programa de televisión, para   seleccionar los casos deben cumplir criterios como ser mayores de edad, que   vean el programa todos los días, tener una determinada condición económica, que   viva en una zona elegida por el investigador, etc.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">e)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Muestreo de informante   clave. En estos casos se escogen personas por razones especiales como:   conocimiento del tema, experiencia o haber sido protagonista del fenómeno a   estudiar, grado de participación en el grupo social y en la toma de decisiones   y su disposición para brindar información entre otros.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">f)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;   Muestreo por   conveniencia. Este método. Al igual que en la investigación cuantitativa,   consiste en seleccionar los casos que se encuentren disponibles o por comodidad   para el investigador. No es muy recomendado, pues refleja que el investigador   no ha dado mucho pensamiento a su estrategia para escoger los sujetos o   unidades de observación. Además, casi siempre es posible idear algunos   criterios en base a los cuales se puede escoger la muestra.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana">En la investigación cualitativa el tamaño de la muestra no es tan   importante como en la investigación cuantitativa. El tamaño de la muestra   depende de lo que se desee estudiar. Otra característica de la muestra en un   estudio cualitativo, es contar con casos que posean y brinden la información   requerida. Lo que se quiere es captar información rica, abundante y de   profundidad de cada caso seleccionado. Es por esto que mucho del éxito de este   tipo de investigación dependerá de la capacidad del investigador para observar   y para analizar e interpretar información. (Cfr.: PINEDA et al 1994)</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana"><b>BIBLIOGRAFÍA</b></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana">1.- BABBIE, Earl; 1993  Métodos de investigación por encuestas,   Biblioteca de la </font><font size="2" face="Verdana">salud. México.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=194520&pid=S1815-0276200400010001200001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana">2.- HERNÁNDEZ; FERNÁNDEZ; BAPTISTA 1994 Metodología de la   investigación, Colombia. Ed. Panamericana Formas e Impresos.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=194521&pid=S1815-0276200400010001200002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana">3.- MATA, María Cristina; 1994 Cómo conocer la audiencia de una   emisora, los son deos de audiencia. Cuadernos de investigación No. 3. ALER, Quito.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=194522&pid=S1815-0276200400010001200003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana">4.- MATA, María Cristina; MACASSI, Sandro;1997 Cómo elaborar muestras   para los sondeos de audiencias. Cuadernos de investigación No 5. ALER, Quito.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=194523&pid=S1815-0276200400010001200004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana">5.- PINEDA, Beatriz; DE ALVARADO, Eva Luz; DE CANALES, Francisca 1994   Metodología de la investigación, manual para el desarrollo de person al de   salud, Segunda edición. Organización Panamericana de la Salud. Washington.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=194524&pid=S1815-0276200400010001200005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana">6.- RODRIGUEZ,Gregorio;GIL Javier;GARCIA Eduardo; 1996 Metodología es   la InvestigaciónCualitativa, Ed Aljiba.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=194525&pid=S1815-0276200400010001200006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><p><font size="2" face="Verdana">7.- TORRES, Bardales C.;1997  Orientaciones básicas de metodología de   investi     <br>   gación científica, edición San Marcos. Lima, Perú.</font></p>      ]]></body><back>
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